Tarea en clase

Investigación científica 2

Población y muestra

Población

La población de la investigación es generalmente una gran colección de individuos u objetos que son el foco principal de una investigación científica. Una población de la investigación también es conocida como una colección bien definida de individuos u objetos que tienen características similares.

¿Cómo se delimita una población?

• Población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones (Selltiz et al., 1980).

• Debe elegirse a los que cumplen la especificación, no se debe incluir a los que no la cumplen o a los inelegibles.

• La delimitación depende de los objetivos del estudio, lo importante es establecerlos de manera específica.

• Toda investigación debe asegurar transparencia, posibilidad de ser criticada y replicada, por lo tanto debe estar clara la referencia a la población estudiada.

Muestra

Una muestra es simplemente un subconjunto de la población. El concepto de muestra surge de la incapacidad de los investigadores para probar a todos los individuos de una determinada población. La muestra debe ser representativa de la población de donde se extrajo y debe tener el tamaño adecuado para garantizar el análisis estadístico.

¿Cuál es la diferencia entre población y muestra?

•       Población es una gran colección de individuos.

•       Muestra es un subconjunto de la población

•       Muestra es la selección de algunas unidades de estudio entre una población definida en una investigación.

•       Población es el todo, es el conjunto total de personas. 

Determinar sobre quien o quienes se recolectaron los datos

Se recolecta datos de la muestra,  la muestra permite que los investigadores lleven a cabo el estudio de los individuos de la población de manera tal que los resultados de su estudio puedan ser utilizados para sacar conclusiones que se aplicarán a toda la población. Es muy parecido a un proceso de dar y tomar. La población "da" la muestra y luego "toma" conclusiones de los resultados obtenidos de la muestra.

La muestra de una investigación

La muestra en el proceso cualitativo es un grupo de personas, eventos, sucesos, comunidades, etc., sobre el cual se habrán de recolectar los datos, sin que necesariamente sea representativo del universo o población que se estudia.

Por ejemplo estudiamos los valores sociales de una población de 5000 habitantes aprox., entendemos que sería de gran dificultad poder analizar los valores sociales de todos ellos, por ello, la estadística nos dota de una herramienta que es la muestra para extraer un conjunto de población que represente a la globalidad y sobre la muestra realizar el estudio. Una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones que están incluidas en tal población.

Los expertos en estadística recogen datos de una muestra. Utilizan esta información para hacer referencias sobre la población que está representada por la muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. Una población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.

Características de una muestra

Las características principales de las muestras son:

1) DEBE SER ADECUADA
2) DEBE SER REPRESENTATIVA
3) DEBE MOSTRAR ESTABILIDAD

1. DEBE SER ADECUADA._ la muestra se le considera adecuada cuando existe un número adecuado de partidas para mostrar los mismos resultados que se pueden hallar en la selección de otra muestra.

Esta no debe ser pequeña y debe tener las mismas probabilidades de inclusión que las demás del conjunto.

2. DEBE SER REPRESENTATIVA._ se le considera muestra representativa a todos los datos del conjunto que tengan las mismas características.

Una muestra revela estabilidad cuando los resultados de su examen son los mismos, sin tomar en consideración el aumento en el tamaño de la muestra.

La muestra debe poseer las mismas o la mayoría de las características del conjunto total, ya que esta es la parte representativa para la ejecución del examen.

3. DEBE MOSTRAR ESTABILIDAD._ una muestra nos determina estabilidad cuando los resultados de su examen son los mismos sin tomar en cuenta el aumento en el tamaño de la muestra.

Para determinar el tamaño de la muestra se determina tres alternativas:

• El grado y magnitud de error que el auditor está dispuesto a tolerar.

• La precisión deseada en la estimación de la magnitud del error por medio del proceso de muestra.

• El riesgo que el auditor esté dispuesto a asumir de equivocarse al considerar los datos que representa la muestra.

¿Por qué se usa la muestra en una investigación?

Se usa la muestra es parte de la población que se selecciona y de la cual realmente se obtiene la información para el desarrollo del estudio y sobre la cual se efectuaran la medición y la observación de las variables de estudio.

¿Cómo seleccionar una muestra?

1. Para definir la población objetivo, se debe tener claridad absoluta sobre el objetivo general del estudio, ya que éste será el guía para todos los pasos posteriores.

2. Definir la población objetivo

- Elemento muestral: Es el elemento del cual se obtiene la medición.
- Unidad muestral: Está compuesta por elementos muestrales, en algunos  casos es igual al elemento muestral.

- Alcance: Hace referencia a la ubicación espacial y geográfica del estudio.
- Tiempo: Definir el intervalo de tiempo en el cual se realiza la investigación.
- Marco muestral: Es un listado de todas las unidades que conforman la población objetivo, puede ser una base de datos, un plano e incluso mapas. Es útil aclarar, que en la práctica se diferencia la población objetivo de la población en estudio (marco muestral disponible)

3. Seleccionar un procedimiento.

4. Definir el tamaño de la muestra (Según el tipo de muestreo la Estadística proporciona fórmulas para calcular el tamaño muestral)
5. Seleccionar las unidades muéstrales.

 

Ejemplo

Para la encuesta de hogares realizada por el DANE en Medellín en el año 2004, mayo, con el propósito de estimar el IPC (Índice de Precios al Consumidor), determine los pasos para seleccionar la muestra.

Solución

1. Determinar el IPC en Medellín para el mes de mayo año 2004.
2. Población objetivo: Personas mayores de 18 años en Medellín (el DANE lo considera así).
· Elemento muestral: El jefe de hogar.
· Unidad muestral: El hogar
· Alcance: Medellín.
· Tiempo: 2003
· Marco muestral: Mapa cartográfico de la ciudad de Medellín.

3. Seleccionar un procedimiento. Muestro Estratificado
4. Definir el tamaño de la muestra. Se aplican las fórmulas del  muestreo estratificado.
5. Seleccionar las unidades muéstrales. Usar un método aleatorio

Tipos de muestreo

1.- Muestreo aleatorio simple

-          Todos los individuos tienen a priori la misma probabilidad de ser escogidos.

- La selección de la muestra se realiza AL AZAR (para evitar sesgo)

2.- Muestreo estratificado

•       Se aplica cuando en la población se distinguen

•       estratos que son relevantes para el estudio. Se escogen

•       aleatoriamente individuos en cada estrato, proporcionalmente al tamaño del estrato.

3.- Muestreo sistemático.

Se aplica cuando los individuos de la población aparecen ordenados en una lista, de modo que individuos de características similares están próximos en ella.

Si se desea escoger a n individuos de una población de tamaño N, se determina el nº k más próximo a N/n, se escoge un individuo al azar de entre los k primeros, y los demás se escogen de la lista a partir del anterior, a intervalos regulares. 

4.- Muestreo polietápico o por conglomerados.

Se divide previamente la población en unidades, siguiendo un cierto criterio, y se seleccionan aleatoriamente algunas de estas unidades. Sobre cada unidad, se realiza algún muestreo de los tipos anteriores (por ejemplo, para realizar un muestreo en una gran ciudad, se subdivide primero por barrios…)

Muestreo que utilizaremos

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización.

Características del muestreo probabilístico

•       Cuantitativo

•       Todos los casos tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados

•       Es ciego a la hora de seleccionar los casos

•       No requiere un conocimiento de la población a estudiar

•       Persigue la inferencia estadística

•       Requiere una muestra con mayor número de casos

Características del muestreo no probabilístico

•       Cualitativo

•       Todos los casos no tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados

•       El investigador elige los casos que más le interesan (más ricos
en información)

•       Requiere un conocimiento más levado de la población

•       Persigue la inferencia lógica

•       Requiere una muestra con menos casos

Fórmula

Para el cálculo de la muestra se dispone de diferentes fórmulas, entre ellas tenemos:

•       Muestra inicial

 

•       Muestra corregida

•       De donde

N= número de elementos de población

n= tamaño de la muestra

Z= nivel de confianza

E= Error Máximo Admisible

El porqué de esta formula

De todo esto se deduce que para poblaciones pequeñas el tamaño de la muestra que debemos tomar es bastante grande en comparación con dicha población (en ocasiones casi la población completa), pero para poblaciones de gran tamaño (todos los habitantes de España, por ejemplo) basta con una muestra no demasiado grande para obtener unos resultados estadísticamente fiables. O sea, que eso de que necesitamos muchos individuos en una muestra para que los resultados sean buenos no es del todo cierto.